Aprendizaje automático o Machine Learning con Qlik Predict
El aprendizaje automático es un proceso automatizado que encuentra patrones en sus datos y los utiliza para hacer predicciones sobre datos futuros. Los experimentos de aprendizaje automático en Qlik Cloud Analytics le permiten colaborar con otros usuarios e integrar sus análisis predictivos en las apps de Qlik Sense. Además de hacer predicciones, puede hacer un análisis en profundidad de las características clave que influyen en el resultado previsto.
Cargue datos históricos del catálogo, inicie el proceso automatizado de aprendizaje automático y elija el modelo de aprendizaje automático que mejor se ajuste a su caso de uso. Implemente los modelos para hacer predicciones sobre el resultado de problemas empresariales. Explore las variables que influyen en el resultado previsto y conozca a fondo sus datos.
Alternativamente, los desarrolladores pueden integrar las capacidades de Qlik Predict en sus propios flujos de trabajo utilizando la API Machine Learning. Si desea un tutorial que le ayude a comenzar, consulte Tutorial de Machine Learning automatizado.
Qlik Cloud Government no es compatible con Qlik Predict.
Introducción al aprendizaje automático
Comprender el aprendizaje automático
Obtenga información sobre los conceptos básicos del aprendizaje automático y por qué podría querer usarlo.
Definir las preguntas de aprendizaje automático
Obtenga información sobre cómo definir su pregunta de aprendizaje automático y seguir el marco estructurado.
Preparación de un conjunto de datos de entrenamiento
Obtenga información sobre cómo preparar su conjunto de datos para usarlo en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
Trabajar con experimentos
Trabajar con experimentos de ML
Obtenga una descripción general del proceso de aprendizaje automático automatizado y comience a crear experimentos.
Trabajar con experimentos de series temporales
Obtenga información sobre cómo entrenar modelos para realizar pronósticos específicos de tiempo.
Interpretación del rendimiento del modelo
Obtenga información sobre las métricas de modelo que están disponibles para puntuar modelos predictivos.
Perfeccionamiento de los modelos
¿Cómo puede mejorar su modelo predictivo? Más info aquí.
Trabajar con implementaciones de ML
Implementar los modelos
Cuando haya producido un modelo que esté listo para realizar predicciones sobre datos nuevos, despliéguelo en una implementación de ML.
Trabajar con implementaciones de ML
Aprenda sobre la implementación de modelos, la gestión de implementaciones de ML y la activación de modelos implementados para realizar predicciones.
Trabajar con predicciones
Trabajar con predicciones
Aprenda a usar su implementación de ML para crear predicciones mediante la interfaz o la API.
Crear predicciones por lotes
Utilice la interfaz de implementación de ML para generar conjuntos de datos con datos predictivos.
Generar conjuntos de datos SHAP durante las predicciones
Comprenda cómo utilizar los valores SHAP para entender los factores clave detrás de sus datos a medida que realiza predicciones.
Crear predicciones en tiempo real
Aprenda a acceder y utilizar la API Machine Learning para generar predicciones en tiempo real en una o varias filas de datos.
Hacer predicciones con el conector analítico de Qlik Predict
Utilice el conector analítico de Qlik Predict para comunicarse con su implementación y realizar predicciones directamente en aplicaciones y scripts.
Tutoriales prácticos y guías
Tutorial – Generar y visualizar datos de predicciones
Este tutorial le muestra cómo crear y entrenar un experimento, implementar un modelo, generar predicciones y visualizar los datos de predicción en una aplicación de Qlik Sense.
Tutorial — Predecir ventas con la previsión de series temporales multivariantes
Este tutorial le guía a través del proceso de entrenamiento, implementación y predicción con modelos que pueden realizar previsiones específicas en el tiempo.
Vídeos de Qlik Predict
Vea algunos de nuestros vídeos cortos para comenzar con el aprendizaje automático.